英国政府最近高调签署了一份与美国科技巨头的合作协议 ，金额高达数十亿美元 ，承诺欢迎更多超大型数据中心落地。表面上，这意味着就业与投资 ，尤其是在生成式人工智能掀起的浪潮中 ，英国似乎希望借此弯道超车 。但背后，能源消耗 、环境负担和社会风险，却被明显忽视 。
当英方与美国完成这份协议时 ，英伟达（Nvidia）首席执行官黄仁勋直接点出核心矛盾。他表示：“发展新产业需要能源 。”他甚至建议英国应重新启用燃气轮机来为数据中心提供电力 ，并强调虽然核能 、风能、太阳能都很重要，但天然气同样应该参与其中 。这番表态与英国政府在实现净零碳排目标过程中大幅减少对天然气依赖的计划背道而驰。
这份数十亿美元的协议恰逢特朗普访英期间签署 ，协议的核心是欢迎美国公司在英国建设大量庞大的数据中心。在官方发布中 ，“数据中心 ”一词出现了14次，足见其分量 。生成式人工智能的崛起推动了对这类数字仓库的巨大需求 ，因为训练模型需要处理海量数据 。OpenAI首席执行官山姆·奥特曼甚至在一次播客节目中说 ，他猜测未来“世界将被数据中心覆盖 ”，并半开玩笑地补充道：“也许我们干脆把它们放到太空去。”
政府迫切需要经济增长 ，也希望借助AI提高公共部门的生产率 ，因此急于对美国科技巨头“铺红毯 ” 。然而，对于可能带来的负面影响 ，几乎没有进行过公开讨论 。这一趋势尤为令人担忧 ，因为这些关键技术高度集中在少数美国巨头手中，一旦市场泡沫破裂，它们没有任何理由继续留在英国。前副首相 、曾在Meta担任“全球事务总裁 ”的尼克·克莱格直言 ，这项英美协议不过是英国再次抱住美国大腿的另一种表现 。
麻省理工学院的学者去年发表的一份研究报告指出 ，生成式AI不受限制的增长，虽然在某些领域带来明显好处 ，但也带来显著成本 。研究团队由诺曼·巴希尔领衔 ，呼吁应当放缓如同克朗代克淘金热般的疯狂发展，转而采取更深思熟虑的方式 ，全面考虑环境长期影响和社会需求。
国际能源署预计 ，到2030年，全球数据中心的耗电量将超过945太瓦时 ，相当于当今日本全国的电力需求 。另一项研究发现 ，随着生成式AI模型不断变得庞大和复杂，其能耗可比简单模型高出4,600倍 。研究者们警告 ，如果缺乏协调努力来应对环境影响 ，AI的快速普及可能导致该行业用电量增加24倍。
在这份英美协议中，还包括核能合作的内容 。英国工党希望通过建设小型模块化反应堆（SMR）来满足数据中心的电力需求 。然而，即便按照协议设想的加速建设进度 ，这些反应堆也需要多年才能投入使用。与此同时 ，能源安全与净零碳排放部的一项研究试图用类比方式来安抚公众，比如将AI翻译任务的能耗与人工译者进行对比 ，显示出数据中心的使用场景或许更高效。但目前尚不清楚 ，AI是否真的减少了对其他能源消耗的需求 。
更现实的情况是，AI的普及恰逢电力需求激增之际 ，英国正在推动电动车替代燃油车 ，同时鼓励家庭将燃气锅炉更换为热泵，这些都将推高全国用电量 。
数据中心还高度依赖水资源来冷却硬件设备。英国环境署早已警告 ，未来家庭和农业用水将面临缺口 ，而随着AI行业的扩张，连未来的用水需求预测都变得无法完成 。谷歌的研究显示 ，在其AI助手Gemini上运行一次普通问答 ，耗水量相当于五滴水，同时消耗的电力相当于看九秒钟电视 。
支持者认为，这是推动百年一遇的生产力革命所必须付出的微小成本。但即便是最乐观的鼓吹者也承认 ，生成式AI带来的经济回报可能需要很长时间才能显现 。与此同时 ，相关的社会成本却正在积累 。
英国社会市场基金会近期的一份研究警告，聊天机器人的广泛使用会削弱学生的认知能力 ，并呼吁政府为学校出台更严格的使用指南。在美国 ，甚至发生了更极端的案例 。OpenAI不得不宣布将引入更严格的安全护栏，此前有父母声称 ，他们的儿子在经历了与ChatGPT数月互动后 ，因受到鼓励最终自杀 。这个悲剧引发了广泛的担忧：聊天机器人在心理健康危机中可能扮演危险角色，更广泛的隐忧则是 ，AI生成的“信息洪流”可能冲击公共舆论质量。
没有人否认AI在药物研发 、软件编程等领域的潜力 。但它巨大的能耗需求 ，以及越来越明显的社会代价，意味着政府在迎合科技巨头的同时 ，必须正视这些权衡 ，而不是只沉浸在短期的增长幻觉之中 。
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我是视听号的签约作者“包自乐”！
希望本篇文章《追赶硅谷还是能源陷阱？英国豪赌AI产业的代价》能对你有所帮助！
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